本书以Python 3.9为编程环境，从Python编程基础到扩展库，再到数据分析，逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念，并介绍Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotlib、seaborn、pyecharts等；最后通过股票数据量化分析和销售业客户价值数据分析两个案例

本书从人们耳熟能详的互联网角度来观察计算机网络，分为6部分，这6部分是经过深思熟虑的一种组织方式，更加贴近人们的自然思维。
第1部分包含3章，主要讲解了计算机网络和互联网的概念、工作的基本原理等内容。第4～7章是第2部分，介绍了网络互联的实体物理网络的相关技术以及若干物理网络。第8～12章为第3部分，主要讲解互联网的主要工作如何实现网络互联。第4部分介绍了IP和物理网络结合时需要注意的内容，包括第13、14章。第5部分主要介绍传输层的相关内容，包括第15～17章。第6部分介绍了应

本书是一本基于VMware vSphere 7.0的虚拟化技术项目化教材，项目1为基于VMware vSphere虚拟化技术的私有云平台规划，项目2为搭建VMware ESXi虚拟化平台，项目3为基于iSCSI存储服务器的搭建，项目4为部署vCenter Server平台，项目5为搭建VMware虚拟网络，项目6为搭建虚拟机，项目7～10详细介绍了vCenter Server的vMotion、DRS、HA和FT高级应用。全书以一个云计算中心私有云平台项目为依托，采用工作过程系统化的思路设计和规划

本书分为10章，内容包括Excel 2016基础知识、数据输入与编辑、公式、函数、图表、数据管理、数据透视分析、宏、财务分析函数及应用、模拟分析。全书采用由易到难、循序渐进的方式介绍了Excel的常用知识点，并通过大量的实例讲解Excel的常用功能与操作步骤。 本书内容翔实，案例丰富，操作步骤清晰，实用性强，并在各章配备微课视频，读者扫描二维码即可进行在线网络学习。 本书可以作为高等院校相关专业的教学用书，也可以作为企事业单位人员提高数据分析能力的参考书。

本书共11个单元，用通俗易懂的语言和丰富的案例，详细讲解Vue.js 3的相关技术和知识，具体内容包括Vue.js 3入门基础、基础语法、组件基础、组件进阶、过渡和动画、组合式API、与后端交互——axios、路由管理——Vue Router、状态管理——Vuex、构建工程化的Vue项目，以及工程化项目实战：图片素材库网站。 本书配套丰富的教学资源，包括教学PPT、源代码、教案及习题等。 本书可作为高等教育本、专科院校计算机相关专业的教材，也可作为网站开发爱好者的自学读物。

本书根据信息的产生和采集、信息的传输、信息的处理和应用的流程，从物联网感知层、网络层、应用层三层架构模型出发，展开讨论，为读者系统、全面地展示物联网应用及其相关技术，力争使全书层次清晰、可读性强。全书共5章，第1章概括性地介绍了物联网的基本概念、发展历史、特征、体系架构及相关标准和标准化工作；第2～4章分别是对感知层、网络层和应用层的介绍，在对这三层进行介绍时，将相关的典型应用和关键技术纳入其中；第5章介绍了物联网产业链与人才需求。

本书通过项目任务的形式，全面介绍 Office 2016 办公软件中的 Word、Excel 和 PowerPoint 3 个组件的使用方法和技巧。全书共 10 个项目，包括创建和编辑文档、美化文档、高级排版、编辑 Excel 表格数据、计算 Excel 表格数据、管理 Excel 表格数据、分析 Excel 表格数据、创建和编辑演示文稿、设计和美化演示文稿及展示演示文稿等内容。通过完成各个项目，读者可以全面、深入、透彻地理解 Office 2016的3 个组件的使用方法和技巧，提高在工作中制作

本教材从编程的角度“解剖”了深度学习的底层技术，通过介绍使用Python库实现经典的深度学习框架的过程，逐步向读者呈现深度学习的本质；用典型示例深入剖析深度学习在计算机视觉和自然语言处理方面的应用，同时介绍这些示例的TensorFlow实现，并在配套代码中给出相应的飞桨实现，以便读者深刻理解深度学习框架的技术细节；通过目标检测、中文文本分类、超越文本分类和视频动作识别等，为读者呈现最前沿的深度学习技术。本教材可作为高职院校人工智能相关专业学生的教材，也可作为相关培训机构的培训资料。对于广大的Py

《自然语言处理基础与大模型 案例与实践》在简要介绍自然语言处理代表性模型和方法的基础上，通过具体案例详细展现了相关模型和算法的实现过程，并给出了可执行的程序代码、数据集和运行结果。全书内容既有经典的统计语言模型，也有神经网络基础模型和大语言模型前沿技术。应用案例从情感分析、信息抽取、自动摘要和文本语义匹配，到阅读理解、意图理解、文本生成和机器翻译，全方位地展示自然语言处理从理论到实践的全貌。书中提供的所有代码都已通过调试，并以Jupyter Notebook形式托管在百度AI Studio

本书是编者结合多年授课经验和高职高专学生的实际学习情况精心编写而成的。本书共12章，前11章分别系统地介绍计算机网络基础知识、数据通信技术、计算机网络体系结构与协议、局域网、网络互联技术与IP、Internet基础知识、Internet接入技术、网络操作系统、网络安全、网络管理、云计算与物联网，最后一章为网络实验。为了能够让读者及时地检查学习效果、巩固所学知识，前11章的章尾均附有丰富的习题。 本书可作为高等院校计算机网络技术专业及相关专业对应课程的教材，也可以作为参加计算机网络培训人员或技术人